Descripción: Los métodos no paramétricos son técnicas estadísticas que no requieren que los datos sigan una distribución específica, como la normal. Esto los hace especialmente útiles en situaciones donde las suposiciones de los métodos paramétricos no se cumplen. A diferencia de los métodos paramétricos, que dependen de parámetros como la media y la varianza, los métodos no paramétricos se centran en las posiciones relativas de los datos y en sus rangos. Esto permite que sean aplicados a una variedad más amplia de tipos de datos, incluyendo aquellos que son ordinales o que presentan distribuciones sesgadas. Además, los métodos no paramétricos son menos sensibles a los valores atípicos, lo que los convierte en una opción robusta en análisis estadísticos. Su flexibilidad y menor dependencia de supuestos hacen que sean una herramienta valiosa en la investigación y el análisis de datos en diversas disciplinas, desde la psicología hasta la biología y la economía.
Usos: Los métodos no paramétricos se utilizan en diversas áreas, como la psicología, la medicina y la economía, para analizar datos que no cumplen con los supuestos de normalidad. Son especialmente útiles en estudios donde los datos son ordinales o cuando se tienen muestras pequeñas. Por ejemplo, se emplean en pruebas de hipótesis como la prueba de Mann-Whitney o la prueba de Kruskal-Wallis, que comparan medianas en lugar de medias. También se utilizan en análisis de correlación, como el coeficiente de correlación de Spearman, que evalúa la relación entre dos variables sin asumir una distribución específica.
Ejemplos: Un ejemplo de un método no paramétrico es la prueba de Wilcoxon, que se utiliza para comparar dos muestras relacionadas. Otro ejemplo es la prueba de Kruskal-Wallis, que permite comparar más de dos grupos independientes. En el ámbito de la correlación, el coeficiente de correlación de Spearman se utiliza para medir la relación entre dos variables ordinales. Estos métodos son ampliamente utilizados en investigaciones donde los datos no cumplen con los supuestos necesarios para aplicar métodos paramétricos.
